随着深度学习技术不断发展，AI 模型的应用范围也在不断扩展，ONNX (Open Neural Network Exchange) 框架便是其中一种格式。在使用 ONNX 进行推理时，我们可以使用多种编程语言来调用模型，其中 C++ 是较为常见的一种。本文将介绍如何使用 C++ 调用 ONNX 模型。

1. 安装必要的软件

首先，我们需要在本地电脑上安装 C++ 编辑器和 ONNX 运行时程序。为了更方便的使用 ONNX，我们可以使用 ONNX Runtime。具体来讲，我们可以在官网下载 ONNX Runtime 的离线包（.zip 或 .tar.gz 格式），然后使用 cmake 进行安装。在 Linux 系统中，我们可以使用下面的命令安装 ONNX Runtime：

$ mkdir build && cd build
$ cmake ..
$ make
$ sudo make install

如果是 Windows 系统，我们可以使用下面的命令：

$ cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:\onnxruntime\windows\cuda\10.1

这里的 `D:\onnxruntime\windows\cuda\10.1` 是 ONNX Runtime 的安装路径，可根据实际情况进行修改。

2. 加载 ONNX 模型

在调用 ONNX 模型之前，我们需要先将模型加载到内存中。一般来说，ONNX 模型都是 `.onnx` 文件格式，我们可以使用 `InferenceSession` 类加载模型文件。下面是一个 C++ 代码片段，用于加载一个 ONNX 模型：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[]) {
 Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
 Ort::Session session(env, "model.onnx", Ort::SessionOptions());
 return 0;
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `Ort::Env` 对象，用于实例化 ONNX Runtime 的环境。然后，我们在 `Ort::Session` 类中加载模型文件，第一个参数是 ONNX 模型的文件路径，第二个参数是 `Ort::SessionOptions` 对象，用来设置会话的一些选项，比如推理时使用的 CPU 或 GPU 设备、允许的内存大小等。最后，我们调用 `return 0;` 结束程序。到这里为止，我们已经成功加载了 ONNX 模型，接下来就可以进行推理了。

3. 进行 ONNX 推理

要进行 ONNX 推理，我们需要先将输入数据转化为 ONNX 格式。一般来说，ONNX 模型有不同的输入属性（如张量维度、数据类型等），我们需要了解模型的输入属性，以便正确转换输入数据。下面是一个 C++ 代码片段，用于进行 ONNX 推理：

#include <vector>
#include <iostream>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[]) {
  Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
  // Load model
  Ort::Session session(env, "model.onnx", Ort::SessionOptions());
  // Prepare input tensor
  Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
  vector<float> input_data = -4.56;
  vector<int64_t> input_shape = 5;
  Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());
  // Prepare output tensor
  vector<int64_t> output_shape = 1;
  Ort::Value output_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, output_shape.data(), output_shape.size());
  // Run inference
  const char* input_names[] = {"input_1"};
  const char* output_names[] = {"output_1"};
  session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names, &input_tensor, 1, output_names, 1, &output_tensor);
  // Retrieve output tensor
  float* result = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
  cout << "Result: " << *result << endl;
  return 0;
}

在上面的代码中，我们首先准备了一个输入数据，它是一个包含 5 个元素的向量。然后，我们使用 ONNX Runtime 的 `Ort::Value::CreateTensor ` 方法将输入数据转化为 ONNX 张量。接着，我们创建了一个输出张量，用于存储推理的结果。这里的输出张量是一个标量（1x1 张量），我们将其大小设为 ` 1`。最后，我们调用 `session.Run()` 方法进行推理。在这个方法中，我们需要指定输入张量的名称和指向输入张量的指针、输出张量的名称和指向输出张量的指针。当推理结束时，我们可以使用 `Ort::Value::GetTensorMutableData ` 方法获取输出张量的数据。

至此，我们已经成功使用 C++ 调用了 ONNX 模型，并获得了推理结果。当然，在实际应用中，我们也可能会遇到其他诸如优化模型、并行执行、加速推理等问题。读者可以进一步查阅相关文献，加深对 ONNX 和 C++ 调用 ONNX 模型的理解。

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